炼化“十三五”信息化建设遵循信息化工作“六统一”的工作原则，紧密围绕炼化业务“提质增效”的发展思路，突出炼化专业化管理的特点，按照过程控制、生产执行和经营管理三个层次，搭建炼化信息化架构，重点支撑煤油生产、化工生产和化工销售三条业务主线。
智慧社区：是指充分利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的集成应用，为社区居 民提供一个安全、舒适、便利的现代化、智慧化生活环境，从而形成基于信息化、智能化社会管理 与服务的一种新的管理形态的社区。是社区管理的一种新理念、新创新模式。 智慧社区的“ 绿色内涵 ”：以信息化为驱动，推动社区生态转型，旨在通过先进智能技术应用和开发建设模式创新，综合运用 信息科学和技术、消费方式、决策和管理方法，挖掘社区范围内外资源潜力，建设生态高效、信息 发达、经济繁荣新型现代化社区。
针对目前医院信息化建设现状,着眼未来5-10年全国医院信息化应用发展要求,针对二级医医院、三级乙等医院和三级甲等医院的临床业务、医院管理等工作,覆盖医院信息化建设的主要业务和建设要求,从软硬件建设、安全保障、新兴技术应用等方面规划了医院信息化建设的主要内容和要求。
智慧景区建设内容概括起来可以分为两个层面和两个中心的建设：即基础层、应用层和指挥调度中心、数据中心。 基础层包括通讯网络设施、信息安全保障、物联网软硬件系统、视频系统、数据中心等。其中物联网硬件包括各种传感设备（射频传感器、位置传感器、能耗传感器、速度传感器、热敏传感器、湿敏传感器、气敏传感器、生物传感器等），这些设备嵌入到景区的物体和各种设施中，并与互联网连接。
旅游是人和物两类对象融合互动构成的巨型系统和空间布局。旅游管理就是对环境资源、功能设施（包含：支撑设施-必须有机连接形成网络形态运行的设 施、服务设施、经济设施）以及各类社会成员，实施合理布局、有序开发、集约建设、有效利用。旅游服务就是通过开发环境资源、建设功能设施、规范社会秩序，向游客提供所需要的资源或功能。
智慧旅游，也被称为智能旅游。就是利用云计算、物联网等新技术，通过互联网/移动互联网，借助便携的终端上网设备，主动感知旅游资源、旅游经济、旅游活动、旅游者等方面的信息，及时发布，让人们能够及时了解这些信息，及时安排和调整工作与旅游计划，从而达到对各类旅游信息的智能感知、方便利用的效果。智慧旅游的建设与发展最终将体现在旅游管理、旅游服务和旅游营销的三个层面。
通过旅游开拓创新促进行业的整体发展。要求旅游行业在保证业务规范基础上，不断进行开拓创新，通过产品溯源等信息化手段保障旅游产品质量；通过精准营销、投诉快速反馈机制、服务满意度网络评价等方式保证旅游服务水平。
项目以“智慧、安全、绿色、人文、活力”为规划目标，结合国内外智慧文旅产业的前沿理念， 采用物联网、互联网/移动互联网、虚拟现实等新技术，通过智能化基础设施、智能化设施管控、 智能化集成运营管理、智慧应用服务、智慧化营销管理等模块组合，将智能化与信息化进行完美融合， 打造一个全方位的智慧旅游平台。设计通过信息通信、安全防范、设施管理、运营管理一键控、客流引导、旅游管理、智慧旅游服务、 手机游园、大数据分析等系统之间的交互和融合，进行旅游商业模式创新。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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